{"id":2357,"date":"2022-08-24T17:02:39","date_gmt":"2022-08-24T20:02:39","guid":{"rendered":"https:\/\/pixforce.ai\/?p=2357"},"modified":"2023-09-02T21:33:23","modified_gmt":"2023-09-03T00:33:23","slug":"exemplos-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pixforce.com\/pt-br\/exemplos-machine-learning\/","title":{"rendered":"10 exemplos de Machine Learning que voc\u00ea precisa conhecer"},"content":{"rendered":"

O Machine Learning (aprendizado de m\u00e1quina ou ML<\/a>) \u00e9 uma inova\u00e7\u00e3o moderna que tem aprimorado tanto a ind\u00fastria como processos profissionais e o nosso cotidiano. \u00c9 um subconjunto da Intelig\u00eancia Artificial (IA)<\/strong><\/a>, que foca no uso de t\u00e9cnicas estat\u00edsticas para construir sistemas computacionais capazes de aprender com bases de dados.<\/p>\n

Aplica\u00e7\u00f5es do Machine Learning<\/h2>\n

Um dos fatores fortes do machine learning \u00e9 a sua capacidade para analisar dados. Hoje em dia, ele consegue lidar com qualquer tipo de dado, e ainda operar de maneira multidimensional, processando e analisando diferentes tipos de dados, os quais sistemas comuns n\u00e3o conseguiriam.<\/p>\n

Isso possibilita sua aplica\u00e7\u00e3o em diferentes \u00e1reas, criando mais oportunidades, al\u00e9m de servir tamb\u00e9m para aprimorar as rela\u00e7\u00f5es entre empresas e consumidores.<\/p>\n

Ele envolve um grupo de algoritmos que permitem que sistemas de software<\/em> se tornem mais precisos na hora de prever resultados. O machine learning na pr\u00e1tica permite que uma ind\u00fastria seja mais eficiente, e pode ajudar a fazer a previs\u00e3o de diversos tipos de informa\u00e7\u00f5es, indo da \u00e1rea m\u00e9dica \u00e0 da seguran\u00e7a p\u00fablica ou cibern\u00e9tica.<\/p>\n

Aqui, conferimos 10 exemplos pr\u00e1ticos de machine learning, em diferentes campos. Confira!<\/p>\n

10 exemplos pr\u00e1ticos de Machine Learning<\/h2>\n

Sa\u00fade e diagn\u00f3stico m\u00e9dico<\/h3>\n

O machine learning pode lidar com o progn\u00f3stico e quest\u00f5es de diagn\u00f3stico na \u00e1rea da medicina e nos sistemas de sa\u00fade. Descobertas de doen\u00e7as, monitora\u00e7\u00e3o de pacientes, an\u00e1lise de dados m\u00e9dicos e gerenciamento de dados inapropriados s\u00e3o alguns dos exemplos pr\u00e1ticos de machine learning nesse campo.<\/p>\n

Assim, ele pode ajudar no diagn\u00f3stico de doen\u00e7as, e muitos m\u00e9dicos usam chatbots<\/em> com a capacidade de reconhecimento de voz para discernir padr\u00f5es nos sintomas de seus pacientes. Na pr\u00e1tica, o machine learning pode ajudar a formular o diagn\u00f3stico, assim como recomendar op\u00e7\u00f5es de tratamento.<\/p>\n

Na \u00e1rea de oncologia e patologia, ele \u00e9 usado para reconhecer o tecido cancer\u00edgeno, por exemplo.<\/p>\n

Reconhecimento facial<\/h3>\n

O machine learning pode se aplicar no reconhecimento de imagens, tanto de objetos como pr\u00e9dios ou paisagens, assim como de partes do corpo humano, como as pernas ou m\u00e3os. Al\u00e9m disso, ele tamb\u00e9m serve para reconhecimento facial, o que fortalece t\u00e9cnicas de vigil\u00e2ncia que servem para rastrear criminosos e terroristas, tornando mais seguros os locais onde \u00e9 aplicado.<\/p>\n

Usando uma base de dados, o sistema pode identificar certos aspectos da an\u00e1lise e da imagem, fazendo a correspond\u00eancia com os rostos.<\/p>\n

Deslocamento e locomo\u00e7\u00e3o<\/h3>\n

O machine learning em plataformas que usam mapas e rotas garante a pontualidade atrav\u00e9s de algoritmos de ML para calcular as rotas mais r\u00e1pidas, que tenham menos tr\u00e1fego, apontando o tempo de chegada, a localidade e a melhor rota at\u00e9 um destino espec\u00edfico.<\/p>\n

T\u00e9cnicas de machine learning modernas j\u00e1 incorporaram modelos de deep learning para analisar determinado tr\u00e1fego, intera\u00e7\u00f5es complexas entre as estradas e seus componentes, assim como elementos do ambiente em torno. Isso ajuda a prevenir engarrafamentos, o que melhora a seguran\u00e7a, economia e qualidade de vida de uma regi\u00e3o.<\/p>\n

Ve\u00edculos de emerg\u00eancia, como ambul\u00e2ncias, podem encontrar as rotas mais curtas e r\u00e1pidas para chegar ao hospital, o que pode salvar vidas, por exemplo. Al\u00e9m disso, as pessoas de maneira geral podem economizar tempo no tr\u00e2nsito, tendo um dia mais produtivo.<\/p>\n

Seguran\u00e7a p\u00fablica<\/h3>\n

O machine learning pode melhorar a seguran\u00e7a de uma comunidade ao prever, reduzir e responder crimes. 30 cientistas de dados e engenheiros de machine learning colaboraram com uma ONG, Safecity, para prever locais onde o ass\u00e9dio sexual ocorria atrav\u00e9s de mapas que usavam t\u00e9cnicas de machine learning, por exemplo.<\/p>\n

Agricultura<\/h3>\n

Na agricultura<\/a>, o machine learning permite m\u00e9todos de cultivo mais precisos, com menos m\u00e3o-de-obra, e com uma alta qualidade na produ\u00e7\u00e3o. Al\u00e9m disso, tamb\u00e9m fornece percep\u00e7\u00f5es e recomenda\u00e7\u00f5es acerca de planta\u00e7\u00f5es, assim permitindo que os agricultores consigam minimizar suas perdas.<\/p>\n

H\u00e1 alguns aplicativos que usam o machine learning para fazer previs\u00f5es de rendimento de uma colheita, o que aumenta a seguran\u00e7a alimentar da regi\u00e3o.<\/p>\n

Assistentes inteligentes<\/h3>\n

Siri, Alexa e os assistentes do Google s\u00e3o alguns dos assistentes inteligentes presentes hoje no nosso cotidiano, demonstrando exemplos pr\u00e1ticos de machine learning, nos ajudando a desempenhar atividades ao estabelecer lembretes, alarmes, conferir o clima, etc.<\/p>\n

Assistentes inteligentes com reconhecimento de voz possuem diversos benef\u00edcios, como o de tornar pessoas com algum tipo de defici\u00eancia mais independentes. Al\u00e9m disso, podem servir para aliviar a sensa\u00e7\u00e3o de solid\u00e3o para as pessoas que vivem sozinhas.<\/p>\n

Ind\u00fastria governamental e elabora\u00e7\u00e3o de pol\u00edticas<\/h3>\n

O uso de machine learning ajuda as autoridades a rastrear e gerenciar imensas quantidades de dados gerados pelos dispositivos de vigil\u00e2ncia p\u00fablica. A an\u00e1lise dos dados em tempo real, que servem para detectar anomalias e amea\u00e7as, permite que os agentes da lei possam rastrear criminosos e crian\u00e7as perdidas.<\/p>\n

Al\u00e9m disso, provedores de servi\u00e7os de internet tamb\u00e9m podem ter mais sucesso em identificar inst\u00e2ncias de atividades suspeitas online ligadas \u00e0 explora\u00e7\u00e3o infantil.<\/p>\n

Num exemplo pr\u00e1tico, houve uma ocasi\u00e3o onde uma equipe de cientistas e engenheiros de ML aplicaram o machine learning para melhorar a transpar\u00eancia do setor p\u00fablico ao permitir um maior acesso \u00e0s oportunidades de contratos governamentais.<\/p>\n

Seguran\u00e7a no trabalho<\/h3>\n

As aplica\u00e7\u00f5es do ML melhoram a seguran\u00e7a no trabalho ao reduzir os acidentes, ajudando as companhias a detectar funcion\u00e1rios possivelmente doentes assim que eles chegam, e ajudando organiza\u00e7\u00f5es a lidar com desastres naturais.<\/p>\n

Prote\u00e7\u00e3o ambiental<\/h3>\n

Os algoritmos de machine learning podem ajudar no incentivo \u00e0 sustentabilidade ambiental. Um bom exemplo \u00e9 o Green Horizon Project<\/em> da IBM, onde as estat\u00edsticas ambientais de sensores s\u00e3o usados para produzir previs\u00f5es de polui\u00e7\u00e3o. O objetivo, nesse caso, \u00e9 reduzir o impacto ambiental.<\/p>\n

Seguran\u00e7a cibern\u00e9tica<\/h3>\n

Plataformas como PayPal e GPay usam o machine learning para rastrear as transa\u00e7\u00f5es e diferenciar entre as que s\u00e3o leg\u00edtimas e as que n\u00e3o s\u00e3o. Dessa forma, o machine learning maximiza a seguran\u00e7a cibern\u00e9tica, prevenindo contra as fraudes monet\u00e1rias na internet.<\/p>\n

Conclus\u00e3o<\/h2>\n

O machine learning<\/strong> chegou para ficar, e possui diversas aplica\u00e7\u00f5es pr\u00e1ticas, servindo em v\u00e1rias \u00e1reas humanas da vida moderna, desde a sa\u00fade e seguran\u00e7a at\u00e9 nas tarefas comuns do dia-a-dia. Com a automa\u00e7\u00e3o de atividades, an\u00e1lise de dados e precis\u00e3o de resultados, o ML torna a nossa vida mais f\u00e1cil, r\u00e1pida e segura, fornecendo diversas vantagens que acompanham o avan\u00e7o das tecnologias modernas.<\/p>\n

Com o aprimoramento do machine learning e futuras pesquisas e desenvolvimentos, seu uso pr\u00e1tico nessas \u00e1reas tende a se tornar mais eficaz, beneficiando as sociedades humanas de maneira geral.<\/p>\n

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